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主流边缘计算的算法实例

发表时间:2021-08-04 14:37:03

目前市场上那些边缘计算算法比较主流?边缘计算有那些算法实例呢?让英码信息科技小编为你讲解。


1、人脸及关键点检测

关键点监测是通过快速检测人脸并标记出人脸坐标,提取包括脸颊、眉、眼、口、鼻等人脸五官的关键点进行人脸对齐,准确识别多种属性信息 ,为人脸识别提供可靠支持。可在端、边多种平台运行,实现高效、精确、稳定的人脸检测功能。



2、人脸识别技术

基于英码信息科技自研算法框架,能支持在各种复杂场景下(室内、室外、强光、弱光),以人脸特征进行提取分析,准确完成人脸识别,并通过多路视频流推理,降低提取难度大、释放更大的计算性能;


3、行人属性分析

通过行人来往检测获取行人属性信息和动作的高精度识别,包含性别年龄、服饰类别、服饰颜色、佩戴物、行为动作等,提供丰富的结构化信息,可用于高效的视频素材管理和精准营销。


4、车牌车型检测及识别

检测主体车辆位置,进行车牌(车牌框4个顶点)/车辆品牌型号识别(小汽车为主),同时支持多路视频流推理,可适用于园区,交通,停车场等场景。



5、安全帽等物体检测

可以根据行人属性分析算法检测安全帽和人脸,通过视频结构化判断是否佩戴安全帽,支持多种颜色的安全帽识别训练;同时还可用于多种物体的检测识别等,准确率高于95%,有效提升安全监督管理工作。


6、电梯电动车识别预警

电动车识别算法是通过检测与识别各类型的电动车,当检测到电动车进入电梯,摄像头可直接进行告警(声音/闪光),并自动将报警信息、现场图像、视频等数据上传至云平台,管理人员可及时接收信息、查看现场情况,进行及时处理。


7、人员工服识别

通过检测识别各类工服,在办公室或者工地中,摄像头可以直接监控其中的人员是否穿指定服装,检测到未穿指定工服的人员自动将报警信息、现场图像及传至云平台,管理人员可接收信息、查看现场情况,进行及时处理。


主流边缘计算的算法实例
关键点监测是通过快速检测人脸并标记出人脸坐标,提取包括脸颊、眉、眼、口、鼻等人脸五官的关键点进行人脸对齐,准确识别多种属性信息 ,为人脸识别提供可靠支持。可在端、边多种平台运行,实现高效、精确、稳定的人脸检测功能。
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